蓬莱小课：数据分析岗面试又问到MySQL索引？怎么回答看完你就明白了

在数据分析技术面中，除了考察SQL代码的口述外，也不乏对概念和数据结构的考察，所以今天小小跟大家来分享的是SQL面试中常见的索引问题，目录如下：

索引是个什么东西？

我们可以创建哪些索引？

哪些字段适合建立索引呢？

聚簇索引和非聚簇索引的区别？

B-树和B+树的原理？

什么是索引

简单来说，索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。

MySQL中索引的类型

1、普通索引

普通索引是MySQL里最基本的索引，没有什么特殊性，在任何一列上都能进行创建。

-- 创建索引的基本语法CREATE INDEX indexName ON table(column(length));-- 例子 length默认我们可以忽略CREATE INDEX idx_name ON user(name);

2、主键索引

我们知道每张表一般都会有自己的主键，MySQL会在主键上建立一个索引，这就是主键索引。主键是具有唯一性并且不允许为NULL，所以他是一种特殊的唯一索引。一般在建立表的时候选定。

3、复合索引

复合索引也叫组合索引，指的是我们在建立索引的时候使用多个字段，例如同时使用身份证和手机号建立索引，同样的可以建立为普通索引或者是唯一索引。

复合索引的使用复合最左原则。举个例子我们使用 phone和name创建索引。

-- 创建索引的基本语法CREATE  INDEX indexName ON table(column1(length),column2(length));-- 例子 CREATE INDEX idx_phone_name ON user(phone,name);

我们看下面的查询语句：

SELECT * FROM user_innodb where name = '程冯冯';SELECT * FROM user_innodb where phone = '15100046637';SELECT * FROM user_innodb where phone = '15100046637' and name = '程冯冯';SELECT * FROM user_innodb where name = '程冯冯' and phone = '15100046637';

三条SQL只有 2、3、4能使用到索引 idx_phone_name ，因为条件里面必须包含索引前面的字段才能够进行匹配。而3和4相比where条件的顺序不一样，为什么4可以用到索引呢？是因为MySQL本身就有一层SQL优化，他会根据SQL来识别出来该用哪个索引，我们可以理解为3和4在MySQL眼中是等价的。

4、全文索引

全文索引主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like。

它可以在create table，alter table ，create index使用，不过目前只有char、varchar，text 列上可以创建全文索引。正常情况下我们也不会使用到全文索引，因为这不是MySQL的专长。

5、空间索引

空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引中键值的逻辑顺序和表中相应行的物理顺序相同。

聚簇索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚簇索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚簇索引。但该索引可以包含多个列（联合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样，但是在innodb的设计中聚簇索引包含整行的数据，所以innodb中索引就是数据本身，这就是大家常说的索引即数据。

非聚簇索引其实就是一个普通索引，但是非聚簇索引不存储全部数据，只存储聚簇索引的值（一般为主键id）。

B-树和B+树

B-Tree（读作b树，不是b减树）

不管是二叉树还是平衡二叉树，每个节点最多只能有两个子节点，这就注定了它的高度受限于子节点的个数，于是B树横空出世。

从上图可以看到B树的节点可以不止两个子节点，这样的好处就是树可以变得又矮又胖，矮胖的树是索引的最爱，用它做索引可以降低磁盘的IO。

B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离相同，很适合查找范围数据。B-Tree可以对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及不以通配符开始的LIKE使用索引。

B+Tree

为了解决只存储索引的问题，B-Tree的plus版本横空出世，那就是B+树。

B+ 树是一个n叉树，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点，和B-Tree几乎一样，只不过B+Tree不再包含整行的数据了。B+ 树通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，元素自底向上插入，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。

B+树相对于B树有几点不同：

非叶子节点只存储键值和指针。
所有叶子节点之间都有一个链指针。
数据记录都存放在叶子节点中。

在B+树中因为叶子节点的键值是按顺序排列的所以进行键值的范围查找效率非常高。同时由于一个节点存储了更多的键值和指针，所以同样多的内容可以降低树的高度，减少磁盘IO次数，从而提高效率。

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